针对体感交互的研究和应用现状,本文期望利用更加轻便、易于携带的智能手机作为体感设备,通过手机自带的加速度计、陀螺仪等传感器来采集手机的位移、角度方向等变化信息,并通过Web浏览器将数据实时发送到服务器上,在Web页面上实现手持设备部位的运动行为的实时捕获和效果渲染。将Web浏览器作为客户端,使用时无需额外安装应用,真正实现体感交互的广泛应用,这也是本次研究的创新点之一;为了实现上述目标研究了体感交互的相关原理、惯性动作捕捉系统和数据采集、数据传输、数据处理等技术,证实了基于手机传感器的Web体感交互系统的可行性。本文分析了基于传感器的姿态解算、动作识别的各种算法,首先通过对比实验选取精度更好的Mahony滤波法来进行姿态计算和校正传感器的漂移,并且优化了误差系数,使系统更稳定;然后经过测试选择了一种新的基于角度补偿算法用于位移计算。针对体感交互中人体运动的加速度变化特征,对基于决策二叉树分类器的多阈值判定法进行优化改进,采用根据经验和观测样本分布设定的加速度信号幅度、垂直方向加速度作为阈值,对运动时域特征信号进行判定,实现了行走、跳跃、下蹲和攻击动作的识别,并取得较好的识别精度和实时性。基于以上研究和测试结果,通过软件工程知识,选用合理的设计模式,设计了基于WebSocket无线通信技术和Node服务器的体感交互行为捕捉系统。实现可跨平台和跨终端的体感应用,并且能适配主流浏览器,增强了系统的普适性、可移植性和二次开发性。证实了基于手机传感器的Web体感交互系统的有效性,实现了体感应用和行为识别的组合创新。